O Stata é um pacote de software completo e integrado que fornece todas as suas necessidades de ciência de dados – manipulação de dados, visualização, estatísticas e relatórios automatizados.
Rápido. Preciso. Fácil de usar. O Stata é um pacote de software completo e integrado que fornece todas as suas necessidades de ciência de dados – manipulação de dados, visualização, estatísticas e relatórios automatizados.
O Stata facilita a geração de gráficos com estilo distinto e qualidade de publicação.
Pode apontar e clicar para criar um gráfico personalizado. Ou pode escrever scripts para produzir centenas ou milhares de gráficos de maneira reproduzível. Exporte gráficos para EPS ou TIFF para publicação, para PNG ou SVG para a web ou em PDF para visualização. Com o editor gráfico integrado, clique para alterar qualquer coisa em seu gráfico ou para adicionar títulos, notas, linhas, setas e texto.Muitas pessoas falam sobre pesquisa reproduzível. O Stata dedica-se a isso há mais de 30 anos.
Constantemente adicionamos novos recursos; até mudamos fundamentalmente os elementos da linguagem. Stata é o único pacote estatístico com controle de versão integrado. Se escreveu um script para realizar uma análise em 1985, esse mesmo script ainda será executado e produzirá os mesmos resultados hoje. Qualquer conjunto de dados que criou em 1985, pode ser lido hoje. E o mesmo acontecerá em 2050. Stata será capaz de executar qualquer coisa que faça hoje.
Não apenas programamos métodos estatísticos, também os validamos.
Os resultados que vê de um estimador Stata baseiam-se em comparações com outros estimadores, simulações Monte Carlo de consistência e cobertura e testes extensivos pelos nossos estatísticos. Cada Stata que enviamos passou por um conjunto de certificações que incluem 4,1 milhões de linhas de código de teste que produz 5,8 milhões de linhas de saída. Certificamos cada número e trecho de texto desses 5,8 milhões de linhas de saída.
Aproveite ao máximo o seu computador multicore.
Nenhum outro software estatístico chega perto.
Aproveite os novos recursos do Stata em alta velocidade.
Usado por pesquisadores por mais de 30 anos, o Stata oferce tudo o que precisa para ciência de dados - manipulação de dados, visualização, estatísticas e relatórios automatizados.
Selecione a sua disciplina e veja como o Stata pode trabalhar para si.
Conferências Stata
Seja um principiante ou um especialista, encontrará algo especial nas conferências Stata, que acontecem todos os anos em vários locais ao redor do mundo. Essas reuniões mostram em profundidade apresentações de especialistas da StataCorp e utilizadores experientes do Stata que se concentram em ajudá-lo a usar o Stata com mais eficiência. Veja as próximas conferências »Estatista
Um ótimo recurso para os utilizadores é o Statalist, um fórum onde mais de 40.000 utilizadores do Stata trocam cerca de 4.500 postagens e respostas cada mês. Statalist é executado e moderado por utilizadores Stata e mantido pela StataCorp. Participe do fórum»Comentários do utilizador
Os nossos utilizadores adoram compartilhar o quão bom é o Stata, então gostaríamos de lhe mostrar! Quando recebemos bons comentários sobre o Stata, nós os publicamos aqui. Se acha que o Stata também é ótimo, envie-nos um e-mail com o seu comentário, e podemos compartilhá-lo com a comunidade Stata. Veja o que os utilizadores estão a dizer »O Stata não é vendido em módulos, o que significa que adqure tudo em um único pacote!
O Stata oferece várias opções de compra para caber no seu orçamento. As assinaturas anuais e plurianuais garantem que você sempre tenha acesso aos recursos mais recentes.a href="https://www.stata.com/company/contact/" target="_blank" rel="noopener">Entre em contato connosco e veja s nossos produtos para saber mais sobre nossas opções acessíveis. Também pode fazerdownloas de um folheto do produto. .
Modifying graphs using the Graph Editor New
Probit regression with categorical covariates New
Probit regression with continuous covariates New
Probit regression with categorical and continuous covariates New
What's it like–Getting started in Stata New
Tour of the Stata 18 interface New
PDF documentation in Stata 18 New
Tour of the Stata 18 interface
PDF documentation in Stata 18
Automatic production of web pages from dynamic Markdown documents
Create PDF reports from within Stata
Create Word documents from within Stata
Extended regression models (ERMs)
Finite mixture models (FMMs)
Heteroskedastic linear regression
Import FRED (Import Federal Reserve Economic Data)
Interval-censored survival models
Latent class analysis (LCA)
Linearized DSGEs
Mixed logit models
Multilevel tobit and interval regression
Multiple-group generalized SEM
Nonlinear mixed-effects models
Nonparametric regression
Panel-data cointegration tests
Poisson with sample selection
Power analysis for cluster randomized designs and linear regression
A prefix for Bayesian regression
Spatial autoregressive models
Tests for multiple breaks in time series
Threshold regression
Transparency in Stata graphs
Zero-inflated ordered probit
Loading, saving, importing, and exporting data
Import FRED (Import Federal Reserve Economic Data)
Copy/paste data from Excel into Stata
Import Excel data into Stata
Saving estimation results to Excel
Importing delimited data
Changing and renaming variables
Convert a string variable to a numeric variable
Convert categorical string variables to labeled numeric variables
Create a categorical variable from a continuous variable
Convert missing value codes to missing values
Combining data
How to merge files into a single dataset
How to append files into a single dataset
Creating and dropping variables
Create a new variable that is calculated from other variables
Identify and replace unusual data values
Create a date variable from a date stored as a string
Optimize the storage of variables
Round a continuous variable
Stata's Expression Builder
Examining data
Identify and remove duplicate observations
Labeling, display formats, and notes
Label variables
Label the values of categorical variables
Change the display format of a variable
Add notes to a variable
Reshaping datasets
Reshape data from wide format to long format
Reshape data from long format to wide format
Strings
Unicode
Tour of long strings and BLOBs
A prefix for Bayesian regression
Bayesian linear regression using the bayes prefix
Bayesian linear regression using the bayes prefix: How to specify custom priors
Bayesian linear regression using the bayes prefix: Checking convergence of the MCMC chain>
Bayesian linear regression using the bayes prefix: How to customize the MCMC chain>
Bayesian analysis
Graphical user interface for Bayesian analysis
Introduction to Bayesian statistics, part 1: The basic concepts
Introduction to Bayesian statistics, part 2: MCMC and the Metropolis-Hastings algorithm
Mixed logit models
Poisson with sample selection
Zero-inflated ordered probit
Logistic regression in Stata, part 1: Binary predictors
Logistic regression in Stata, part 2: Continuous predictors
Logistic regression in Stata, part 3: Factor variables
Regression models for fractional data
Probit regression with categorical covariates New
Probit regression with continuous covariates New
Probit regression with categorical and continuous covariates New
Linearized DSGEs
Nonparametric regression
Spatial autoregressive models
Heteroskedastic linear regression
Mixed logit models
Multilevel tobit and interval regression
Extended regression models (ERMs)
Extended regression models, part 1: Endogenous covariates
Extended regression models, part 2: Nonrandom treatment assignment
Extended regression models, part 3: Endogenous sample selection
Extended regression models, part 4: Interpreting the model
Probit regression with categorical covariates New
Probit regression with continuous covariates New
Probit regression with categorical and continuous covariates New
IRT (item response theory) models
Item response theory using Stata: One-parameter logistic (1PL) models
Item response theory using Stata: Two-parameter logistic (2PL) models
Item response theory using Stata: Three-parameter logistic (3PL) models
Item response theory using Stata: Nominal response (NRM) models
Item response theory using Stata: Rating scale (RSM) models
Item response theory using Stata: Graded response (GRM) models
Introduction to margins in Stata, part 1: Categorical variables
Introduction to margins in Stata, part 2: Continuous variables
Introduction to margins in Stata, part 3: Interactions
Profile plots and interaction plots in Stata, part 1: A single categorical variable
Profile plots and interaction plots in Stata, part 2: A single continuous variable
Profile plots and interaction plots in Stata, part 3: Interactions of categorical variables
Profile plots and interaction plots in Stata, part 4: Interactions of continuous and categorical variables
Profile plots and interaction plots in Stata, part 5: Interactions of two continuous variables
Multilevel tobit and interval regression
Nonlinear mixed-effects models
Introduction to multilevel linear models, part 1
Introduction to multilevel linear models, part 2
Tour of multilevel GLMs
Multilevel models for survey data
Multilevel survival analysis
Small-sample inference for mixed-effects models
Power analysis for cluster randomized designs and linear regression
Tour of power and sample size
A conceptual introduction to power and sample size
New power and sample-size features in Stata 14
Sample-size calculation for comparing a sample mean to a reference value
Power calculation for comparing a sample mean to a reference value
Find the minimum detectable effect size for comparing a sample mean to a reference value
Sample-size calculation for comparing a sample proportion to a reference value
Power calculation for comparing a sample proportion to a reference value
Minimum detectable effect size for comparing a sample proportion to a reference value
How to calculate sample size for two independent proportions
How to calculate power for two independent proportions
How to calculate minimum detectable effect size for two independent proportions
Sample-size calculation for comparing sample means from two paired samples
Power calculation for comparing sample means from two paired samples
How to calculate the minimum detectable effect size for comparing the means from two paired samples
Sample-size calculation for one-way analysis of variance
Power calculation for one-way analysis of variance
Minimum detectable effect size for one-way analysis of variance
Basic introduction to the analysis of complex survey data
Specifying the design of your survey data
How to download, import, and merge multiple datasets from the NHANES website
How to download, import, and prepare data from the NHANES website
Multilevel models for survey data
Survey data support for SEM
Interval-censored survival models
Learn how to set up your data for survival analysis
How to describe and summarize survival data
How to construct life tables
How to calculate incidence rates and incidence-rate ratios
How to calculate the Kaplan-Meier survivor and Nelson-Aalen cumulative hazard functions
How to graph survival curves
How to test the equality of survivor functions using nonparametric tests
How to fit a Cox proportional hazards model and check proportional-hazards assumption
Multilevel survival analysis
Panel-data survival models
Survival models for SEM
Treatment effects for survival models
Import FRED (Import Federal Reserve Economic Data)
Threshold regression
Tests for multiple breaks in time series
Tour of forecasting
Formatting and managing dates
Time-series operators
Correlograms and partial correlograms
Line graphs and tin()
Introduction to ARMA/ARIMA models
Markov-switching models
Moving-average smoothers
Introduction to treatment effects in Stata: Part 1
Introduction to treatment effects in Stata: Part 2
Treatment effects: Regression adjustment
Treatment effects: Inverse-probability weighting
Treatment effects: Inverse-probability weighted regression adjustment
Treatment effects: Augmented inverse-probability weighting
Treatment effects: Nearest-neighbor matching
Treatment effects: Propensity-score matching
Treatment effects for survival models
Endogenous treatment effects
Todas as edições do Stata são executadas em computadores dual-core, multi-core e multi-processador.
Descubra tudo sobre a ampla gama de recursos estatísticos do Stata usando o índice abaixo. Cada seção contém links para mais detalhes e exemplos para ajudar os utilizadores a obter o melhor do software.
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